المتألق الرقمي
مرحبًا بكم في المتألق الرقمي: مدونتك العربية المتخصصة في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث نسبر أغوار هذا المجال الواسع لنقدم لك كل ما هو جديد ومفيد. في “المتألق الرقمي”، نلتزم بتبسيط المفاهيم المعقدة ونشر الأبحاث الحديثة والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي بأسلوب شيق ومتاح للجميع.
من خلال مقالاتنا، نهدف إلى إثراء المحتوى العربي بمعلومات قيمة وتحليلات دقيقة تساعدك على فهم التقنيات الرائدة واستكشاف الإمكانيات اللامتناهية للذكاء الاصطناعي. انضم إلينا في رحلة معرفية ممتعة تتخطى حدود الخيال، واستكشف معنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير عالمنا للأفضل.
-
باستخدام بايثدانس لبرهنة النظريات الرياضية: نظام البرهان الرسمي المتقدم Seed-Prover
نظام Seed-Prover: ثورة في برهنة النظريات الرياضية من بايتدانس أحدثت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تحسناً ملحوظاً في مجال الاستدلال الرياضي من خلال توسيع قدراتها عبر اللغة الطبيعية، مما أدى إلى تحقيق مكاسب في الأداء على معايير قياسية مثل MATH و AIME. ومع ذلك، تواجه عملية… قراءة المزيد
-
استكشاف تقنيات SHAP-IQ المرئية لفهم نماذج التعلم الآلي
استكشاف تقنيات SHAP-IQ المرئية لفهم نماذج التعلم الآلي يقدم هذا المقال شرحًا تفصيليًا لاستخدام مكتبة SHAP-IQ في بيثون، وهي أداة قوية لتحليل وتفسير نماذج التعلم الآلي. سنتعلم كيفية استخدام هذه المكتبة لعرض وفهم مساهمات الميزات المختلفة في تنبؤات النموذج، سواءً بشكل فردي أو تفاعلي. سنستخدم… قراءة المزيد
-

هندسة السياق في نماذج اللغات الكبيرة: خارطة طريق تقنية
هندسة السياق في نماذج اللغات الكبيرة: خارطة طريق تقنية تُعدّ هندسة السياق مجالاً تقنياً متنامياً، يتجاوز مفهوم هندسة المطالبات (Prompt Engineering) بكثير. فهي تُعنى بتنظيم، وتجميع، وتحسين جميع أشكال السياق المُدخلة إلى نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتعظيم أدائها في مجالات الفهم، والتفكير، والتكيف، والتطبيقات الواقعية.… قراءة المزيد
-
The Ultimate Guide to CPUs, GPUs, NPUs, and TPUs for AI/ML: Performance, Use Cases, and Key Differences
دليل شامل لوحدات معالجة البيانات للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة: المعالجات المركزية، ووحدات معالجة الرسوميات، ووحدات معالجة الشبكات العصبية، ووحدات معالجة المصفوفات دليل شامل لوحدات معالجة البيانات للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة: المعالجات المركزية، ووحدات معالجة الرسوميات، ووحدات معالجة الشبكات العصبية، ووحدات معالجة المصفوفات تُعتبر أعباء العمل… قراءة المزيد
-
إنشاء نظام متكامل لتتبع الأجسام وتحليلها باستخدام Roboflow Supervision
إنشاء نظام متكامل لتتبع الأجسام وتحليلها باستخدام مكتبة Roboflow Supervision هذا البرنامج التعليمي المتقدم يوضح كيفية بناء خط أنابيب كامل لكشف الأجسام باستخدام مكتبة Roboflow Supervision. سنبدأ بإعداد تتبع الأجسام في الوقت الفعلي باستخدام ByteTracker، وإضافة تنعيم الكشف، وتحديد مناطق مُضلّعة لمراقبة مناطق محددة في… قراءة المزيد
-

إطلاق إطار عمل CUDA-L1: تعزيز أداء معالجات الرسوميات بنسبة تصل إلى 3 أضعاف بفضل تقنيات التعلم المعزز
إطلاق إطار عمل CUDA-L1: تعزيز أداء معالجات الرسوميات بنسبة تصل إلى 3 أضعاف بفضل تقنيات التعلم المعزز أعلن فريق DeepReinforce عن إطار عمل جديد ثوري يُدعى CUDA-L1، والذي يُحقق تسريعًا متوسطًا يصل إلى 3.12 ضعفًا، وذروة تسريع تصل إلى 120 ضعفًا في 250 مهمة عملية… قراءة المزيد
-

وكيل جوجل للذكاء الاصطناعي MLE-STAR: ثورة في هندسة تعلم الآلة
وكيل جوجل للذكاء الاصطناعي MLE-STAR: ثورة في هندسة تعلم الآلة يُمثّل وكيل هندسة تعلم الآلة MLE-STAR (اختصارًا لـ Machine Learning Engineering via Search and Targeted Refinement)، الذي طوره باحثو جوجل كلاود، قفزة نوعية في مجال أتمتة تصميم وتحسين خطوط أنابيب تعلم الآلة المعقدة. باستخدام بحث… قراءة المزيد
-

تحكم حساسية المُحوِّلات اللغوية: حدود ليبشيتز قابلة للتثبيت و مُحسّن ميون
تحكم حساسية المُحوِّلات اللغوية: حدود ليبشيتز قابلة للتثبيت و مُحسّن ميون يُشكّل تدريب المُحوِّلات اللغوية واسعة النطاق بشكل مُستقر تحديًا مُستمرًا في مجال التعلّم العميق، خاصةً مع ازدياد حجم النماذج وقدرتها التعبيرية. وقد عالج باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) هذه المشكلة من جذورها، مُتطرقين… قراءة المزيد
-
بناء أنظمة متعددة الوكلاء الذكية باستخدام نموذج PEER: دليل برمجي شامل
بناء أنظمة متعددة الوكلاء الذكية باستخدام نموذج PEER: دليل برمجي شامل هذا البرنامج التعليمي العملي يشرح كيفية بناء نظام متعدد الوكلاء قوي يعتمد على نموذج PEER (التخطيط، التنفيذ، التعبير، المراجعة) باستخدام Google Colab/Notebook. سنقوم بدمج وكلاء متخصصين في أدوار مختلفة، مستفيدين من نموذج جيميني 1.5… قراءة المزيد
-
Trackio: مكتبة بايثون مفتوحة المصدر لتتبع التجارب في تعلم الآلة
Trackio: مكتبة بايثون مفتوحة المصدر لتتبع التجارب في تعلم الآلة تُعدّ عملية تتبع التجارب عنصرًا أساسيًا في تدفقات عمل تعلم الآلة الحديثة. سواء كنت تُعدّل المعلمات التشغيلية، أو تُراقب مقاييس التدريب، أو تتعاون مع الزملاء، فمن الضروري وجود أدوات قوية ومرنة تجعل تتبع التجارب بسيطًا… قراءة المزيد



